Quelle stratégie data-marketing pour une relation client augmentée

Quelle stratégie data-marketing pour une relation client augmentée

La transformation digitale des assurances et mutuelles s’est accompagnée d’une explosion du volume de données clients disponibles. Ces données, initialement collectées à des fins de gestion, représentent aujourd’hui le cœur de la stratégie customer centric des nouveaux entrants : néo assureurs, assurtech et demain GAFAM.

La data science rend accessible à tous les assureurs une finesse de connaissance des clients et d’anticipation de leurs comportements absolument inédite. « L’approche Data Marketing permet de proposer des offres réellement personnalisées, de répondre aux besoins en évolution des clients et surtout de mieux les fidéliser », comme le précise Alexis Monier, CEO AfterData. Au final, cette connaissance client augmentée permet de conjuguer satisfaction des clients, qui se sentent compris, performance commerciale et communication adaptée à chacun.

Comment s’y prendre et quelles sont les questions face à cette technologie (IA / Machine Learning) dont les mises en œuvre opérationnelles tendent à se généraliser et qui permettent d’obtenir un véritable ROI ?

LE PARADOXE DES DONNÉES

Le monde assurantiel a de nombreuses données clients : socio-démographiques, contractuelles, informations liées à la gestion (consommation, sinistralité) ou encore comportementales... Et les clients lui font confiance pour le traitement de leurs données.

Si le secteur utilise bien les données pour gérer les contrats, il faut constater que la relation est distante entre l’assureur et l’assuré. En moyenne, un contact lors de la souscription, et environ un échange tous les quatre ans, principalement pour des actes de gestion.

L’assurance gère mais va rarement au devant de ses clients et des leurs besoins.

Or, le marché de l’assurance est en évolution ‒ arrivée de nouveaux acteurs, nouveaux « types d’assurances », évolution de la réglementation et impact de la crise pandémique et économique – avec un contexte concurrentiel accru et une plus grande attente des assurés.

Cette nouvelle donne implique de fortes évolutions dans la relation client qui devient une priorité stratégique pour le secteur de l’assurance. L’enjeu est de répondre aux attentes mais, plus simplement, aux habitudes de clients baignés dans un environnement de recommandation et d’hyper personnalisation.

Alors comment enclencher cette démarche Data Marketing et mieux utiliser les datas au service de cette connaissance client ?

DONNÉES SUFFISANTES OU INSUFFISANTES ?

Les assureurs ont tellement de données, travaillées trop souvent en silos, qu’au final ils s’y perdent et passent trop de temps à les compiler et trop peu pour activer le potentiel de l’analyse de la data et son exploitation.

Ou, au contraire, ils s’interrogent – parfois se lamentent ‒ sur la qualité et la cohérence de ces données. C’est à ce stade que naissent les projets de Data Lake ou de normalisation des données qui repoussent à de très nombreux mois tout espoir d’utilisation commerciale des données.

Alors, trop de données ou données de qualité insuffisante ?

Cela peut paraître paradoxal, mais le volume de données n’est pas fondamentalement un problème pour la mise en œuvre d’une stratégie data. De plus, dans le secteur de l’assurance, les données de gestion sont d’un niveau de qualité tout à fait compatible avec l’analyse prédictive. « Un des secrets est que 1/1000 des données clients est suffisant pour réaliser des analyses comportementales pertinentes. De plus, ces données peuvent être enrichies par le croisement de données externes (Open Data sur la consommation, la santé, l’habitation et déménagement...) et affiner ainsi la connaissance des clients », comme l’explique Alexis Monier, CEO AfterData.

Toutes les mutuelles, toutes les assurances disposent aujourd’hui du capital data nécessaire à une compréhension prédictive de leurs clients.

QUELLE STRATÉGIE ADOPTER POUR LE DÉPLOIEMENT DE SON PROJET DATA MARKETING ?

Concrètement, comment mettre en œuvre une stratégie de connaissance client augmentée ?

  • Une approche data avec une vision informatique, une démarche indispensable pour disposer au final d’un patrimoine data de qualité et exploitable. Il s’agit d’une action de long terme nécessaire. Ce n’est néanmoins en aucun cas un prérequis à un projet Data Marketing.
  • Une vision exploratoire orientée datalab, un outil intéressant pour ceux qui veulent lancer un projet de type data brainstorming avec quelques tests à la clé. Ce type de projet est souvent fédérateur pour les équipes. Seule limite : c’est un « lab ». L’objectif premier est d’explorer et non de mettre en œuvre.
  • Une approche marketing plus centrée sur les besoins opérationnels (multi-équipement, fidélisation, satisfaction…) et qui nécessite une forte réactivité. C’est ici qu’entrent en jeu les logiciels de marketing prédictif. Ils apportent des réponses opérationnelles en quelques mois, mais aussi souplesse et autonomie pour les utilisateurs dans l’exploitation.

« Il existe des solutions avec des offres techniques éprouvées et accessibles économiquement.

Ces plateformes mettent à disposition des outils pour collecter des données, les traiter et les analyser avec des algorithmes puissants et suivis jusqu’à la simplification de l’accès et de l’utilisation et manipulation des données dans un contexte métier », comme l’indique Alexis Monier, CEO AfterData.

LA DATA AU SERVICE DES MOMENTS DE VIE ET POUR ENFIN NOUER LE CONTACT

À travers cette démarche Data Marketing vos équipes vont mettre en action un meilleur traitement des moments importants dans la vie de vos clients.

Partageons deux logiques de traitement des moments de vie : l’anticipation et la personnalisation.

Concrètement sur l’anticipation, avec l’entrée en vigueur de la RIA en décembre 2020, résilier son assurance santé après 1 an de contrat sera plus simple, comme cela a été auparavant avec la loi Hamon sur l’assurance auto ou habitation. La connaissance client pour mieux identifier les signaux faibles et les moments de risques est donc essentielle.

À partir d’un score de résiliation et ses différentes variables explicatives, il est possible de déclencher des actions ciblées par offre commerciale, canal de contact, etc. selon le risque identifié et de mesurer l’impact commercial et son ROI.

Avec l’accélération de la digitalisation et des nouveaux modèles assurantiels (pure player et « pay as you ... / offres connectées », l’enjeu se situe désormais au niveau de la personnalisation.

La connaissance du client prend également tout son sens. Des scores prédictifs selon les moments de vie associés à des scores prescriptifs (appétence canal, appétence offre commerciale) permettent d’adresser la bonne offre, au bon moment tout en rationnalisant vos prises de contact.

Vous captez ainsi l’attention de vos assurés sur des sujets qui les préoccupent avec une réponse concrète et vous les fidéliser.

Pour aller plus loin, venez partager la vision de la révolution de la data au service de la connaissance client lors de trois keynotes inspirantes d’AfterData, de KP Consulting et de FrenchAssurtech, suivies d’une agora des bonnes pratiques Data Marketing entre professionnels du secteur de l’assurance le 26 janvier 2021.

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